2021年发表的顶级光伏文章
2021年，围绕变形金刚有了巨大的发展。然而，业绩却这样上去了!我们能不能从这些理论出发，在第一时间内只进行集合？而这绝对是一个我们仍在理解理论的过程中的一年。
以下是2021年人工智能领域阅读量最高的5篇文章，该领域的Transformer、无监督学习和NeRF仍处于进展中（按2021年发表的文章过滤）。虽然这篇文章是对数据增强的总结，但这一年也是许多人努力学习的一年。
No.1: 图表是如此的神奇!与深度学习整合的回顾
关于结合深度学习理论和GNNs的调查报告是今年阅读量最高的文章，涵盖了GNNs的基本原理和发展。这篇文章的篇幅非常大，但它的写法是尽可能地挑出重要的点。
No.2: 量子机器学习中正在发生什么？
第二名是一篇关于量子机器学习的文章。排名第二的是一篇关于量子机器学习的现实的文章，我们期待着2022年的到来。
第3期：用机器学习发现费曼的物理方程式：AI Feynman
在神秘的数据中发现隐藏的简单性，如对称性和可分离性，并递归地将困难的问题分割成变量较少的简单问题，这篇论文是人工智能发现方程的浪漫愿景。
No.4: [GAN]NVIDIA在极小的数据集上实现了高度精确的GAN! 什么是没有过度训练的增强型ADA!
英伟达公司发表的这篇论文是在少量数据上训练GANs的技术，看来英伟达公司是一家开发了GANs技术的公司，或者说在GANs技术上有很大的功劳。英伟达似乎是一家在GAN技术方面已经或正在取得很大进展的公司，我觉得英伟达的研究人员将继续在GAN的发展中发挥重要作用。
No.5: [一个没有批量规范化的新冠军NFNets!形象任务的顶级表现!
批量正则化在大多数任务中都是理所当然的。批量正则化已被证明可以平滑损失表面，并对网络有正则化的作用，使它们可以在更大的批次中进行训练。这种对显而易见的问题的质疑，对人工智能的未来发展非常重要。这就是为什么我想探索更多的可能性，不要忘记2021年，这是做一些刻板的不可能的事情的结果：用变形金刚做图像。
摘要
毕竟，人工智能仍然是一项发展中的技术。仍有一些现象是我们无法赶上的，许多理论在过去一年被推翻了。还有一些领域远未在社会上实施，例如提高无监督学习的准确性，以及如何有效地处理未知数据，但也有一些公司正在使用人工智能的灵巧性，并产生结果。
让我们期待未来几年和2022年的更多发展吧感谢你们所有人在过去一年的辛勤工作。
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